@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214314,
 author = {川崎, 拓海 and 穴田, 一 and Takumi, Kawasaki and Hajime, Anada},
 issue = {17},
 month = {Dec},
 note = {近年，金融予測の分野ではローソク足の画像を用いた分析やファンダメンタル分析，数値情報を用いたテクニカル分析などによる様々な研究が行われている．しかし数値情報だけでなくテキスト情報も含まれているニュース記事を考慮することは，世論に目を向けることを意味し，数値情報だけでは解釈が難しいマーケティングの予測を精度高く行える可能性があると考えられる．そこで本研究では，日本語評価極性辞書と金融専門極性辞書を用いた，文の肯定否定を考慮したニューステキスト感情分析による東証株価指数 (TOPIX) の株価予測を提案する．},
 title = {文章極性を考慮したニューステキスト分析による経済動向予測},
 year = {2021}
}